#mlflow
4 éléments
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mlflow: log model et artefacts
Sauvegarder modèles, figures et fichiers dans un run.
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mlflow: model registry
Enregistrer un modèle, créer des versions et promouvoir de Staging à Production.
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mlflow: autolog sklearn
Activer l'autologging pour capturer params/métriques automatiquement.
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mlflow: suivi params et métriques
Tracer expériences: paramètres, métriques, artefacts et modèles.
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